readline

本文翻译自 How to read a file line by line in Java 有时我们想逐行读取一个文件来处理内容。 一个很好的例子是 逐行读取CSV文件 ，然后将其用逗号（，）分成多列。 在Java中，当您需要逐行读取文件时，有多种选项可供选择。 1.Scanner Scanner 类提供了用Java逐行读取文件的最简单方法。 我们可以使用 Scanner 类打开文件，然后逐行读取其内容。 Scanner程序使用定界符模式将其输入分为令牌，在本例中为新行： try { // open file to read Scanner scanner = new Scanner(new File("examplefile.txt")); // read until end of file (EOF) while (scanner.hasNextLine()) { System.out.println(scanner.nextLine()); } // close the scanner scanner.close(); } catch (FileNotFoundException ex) { ex.printStackTrace(); } 如果此扫描程序的输入中有另一行而不推进文件读取位置，则 hasNextLine() 方法将返回 true 。 要读取数据并移至下一行

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C# 常量 常量是固定值，程序执行期间不会改变。常量可以是任何基本数据类型，比如整数常量、浮点常量、字符常量或者字符串常量，还有枚举常量。 常量可以被当作常规的变量，只是它们的值在定义后不能被修改。 整数常量 整数常量可以是十进制、八进制或十六进制的常量。前缀指定基数：0x 或 0X 表示十六进制，0 表示八进制，没有前缀则表示十进制。 整数常量也可以有后缀，可以是 U 和 L 的组合，其中，U 和 L 分别表示 unsigned 和 long。后缀可以是大写或者小写，多个后缀以任意顺序进行组合。 这里有一些整数常量的实例： 212 /* 合法 */ 215u /* 合法 */ 0xFeeL /* 合法 */ 078 /* 非法：8 不是一个八进制数字 */ 032UU /* 非法：不能重复后缀 */ 以下是各种类型的整数常量的实例： 85 /* 十进制 */ 0213 /* 八进制 */ 0x4b /* 十六进制 */ 30 /* int */ 30u /* 无符号 int */ 30l /* long */ 30ul /* 无符号 long */ 浮点常量 一个浮点常量是由整数部分、小数点、小数部分和指数部分组成。您可以使用小数形式或者指数形式来表示浮点常量。 这里有一些浮点常量的实例： 3.14159 /* 合法 */ 314159E - 5L /* 合法 */ 510E /

1.查看数据库的当前版本信息： [root@wzs6-1 ~]# mysql -V mysql Ver 15.1 Distrib 10.0.14-MariaDB, for Linux (x86_64) using readline 5.1 升级数据库到10.2版本 2.更新yum源 vim /etc/yum.repos.d/Centos.repo [mariadb] name=CentOS-$releasever - mariadb baseurl=10.2版数据库url gpgcheck=0 enabled=1 3.更新缓存 yum clean all yum makecache 4.注：升级时勿必要备份数据 cp /etc/my.cnf.d/* /backup/ #要备份一下数据库配置文件 yum remove -y MariaDB-Galera-server yum install -y MariaDB-server cp /backup/*.cnf /etc/my.cnf.d/ #还原配置文件 service mysql start 5.查看mysql数据库的版本： MariaDB [(none)]> select version(); +--------------------+ | version() | +--------------------+ | 10.2.6

tensorflow在保存权重模型时多使用tf.train.Saver().save 函数进行权重保存，保存的ckpt文件无法直接打开，不利于将模型权重导入到其他框架使用（如Caffe、Keras等）。 好在tensorflow提供了相关函数 tf.train.NewCheckpointReader 可以对ckpt文件进行权重查看，因此可以通过该函数进行数据导出。 1 import tensorflow as tf 2 import h5py 3 4 cpktLogFileName = r ' ./checkpoint/checkpoint ' # cpkt 文件路径 5 with open(cpktLogFileName, ' r ' ) as f: 6 # 权重节点往往会保留多个epoch的数据，此处获取最后的权重数据 7 cpktFileName = f.readline().split( ' " ' )[1 ] 8 9 h5FileName = r ' ./model/net_classification.h5 ' 10 11 reader = tf.train.NewCheckpointReader(cpktFileName) 12 f = h5py.File(h5FileName, ' w ' ) 13 t_g = None 14 for key in sorted